【spark】内存创建RDD和文件创建RDD

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1.内存中创建

代码如下（示例）：

object MakeRdd {
    
    
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    
    val spark = SparkSession
      .builder
      .master("local")
      .appName("make rdd")
      .getOrCreate()
    val sc = spark.sparkContext;
    val seq = Seq[Int](1,2,3,4)
    // parallelize是并行的意思，但是在这里不太好理解
    // 因此出了makeRDD 方法，和parallelize的效果一样，在makeRDD 里面就是调用的parallelize方法
    val value : RDD[Int] = sc.parallelize(seq)
    val value2 : RDD[Int] = sc.makeRDD(seq)
    // 只有执行collect方法才会执行应用程序
    value.collect().foreach(println);
  }
}

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2.文件创建

代码如下（示例）：

 def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    
      val spark = SparkSession
        .builder
        .master("local")
        .appName("make rdd")
        .getOrCreate()
      // 指定文件
      val value:RDD[String] = spark.sparkContext.textFile("data/wordcount/1.txt")
      // 目录下的所有文件
      val value2:RDD[String] = spark.sparkContext.wholeTextFiles("data/wordcount")
      // 通配符的使用 只1-开头的所有文件。
      val value3:RDD[String] = spark.sparkContext.textFile("data/wordcount/1-*.txt")
      // hdfs中的文件
      val value4:RDD[String] = spark.sparkContext.textFile("hdfs://linux1:")
      // 只有执行collect方法才会执行应用程序
      value.collect().foreach(println);
    }

在读取文件夹内容时，通过textFile读取，会不知道内容的来源，这样通过wholeTextFiles方法读取，能获取到内容的来源。
相对路径的时候，注意文件位置